Autofokus s detekcí objektů: princip a limity

Moderní autofokus spojuje dvě samostatné úlohy: měření vzdálenosti pomocí fázové detekce přímo na snímači a rozpoznání toho, co v záběru je, neuronovou sítí. První část říká, kam a o kolik posunout čočky, druhá vybírá, na co se má ostřit – oko, hlavu ptáka, přilbu jezdce. Selhává tam, kde jedna z obou částí nemá dost podkladů: při malém kontrastu, za překážkou v popředí nebo u objektu, který síť nezná.

Fázová detekce na snímači a co zbylo z měření kontrastu

Fázová detekce porovnává dva obrazy téže scény vytvořené paprsky z protilehlých okrajů objektivu. Je-li zaostřeno, obrazy se kryjí; při rozostření jsou vůči sobě posunuté a z velikosti a směru posunu systém okamžitě ví, kterým směrem a jak daleko ostřit. Zrcadlovky k tomu měly samostatný modul pod zrcadlem, bezzrcadlovky mají fázové body přímo na obrazovém snímači. Buď jsou to pixely zpola zakryté maskou, nebo je každý pixel rozdělen na dvě fotodiody, jak to dělá Canon pod názvem Dual Pixel CMOS AF.

Kontrastní ostření postupuje jinak. Hledá polohu čoček, v níž je obraz nejkontrastnější, a směr musí zjišťovat zkusmo, takže objektiv kolem správné polohy viditelně přejíždí. Je přesné, ale pomalé a u pohybu nespolehlivé. Dnes zůstává hlavně jako jemné doladění po fázovém měření; i systémy, které na kontrastu dlouho stavěly, přešly v novějších tělech na hybridní řešení.

Fázové body mají jednu vlastnost, o které se málo mluví. Většina z nich je dělena jedním směrem, a reaguje proto dobře na svislé hrany, kdežto na čistě vodorovné linie špatně. Když tělo odmítá zaostřit na žaluzie nebo na horizont, stačí často pootočit fotoaparát o pár stupňů. Považuji to za první věc, kterou má smysl zkusit, než začnete podezírat objektiv, protože trvá vteřinu a příčinu buď potvrdí, nebo vyloučí. Některé novější snímače to řeší dělením pixelů ve dvou směrech.

Jak neuronová síť rozpoznává oči, zvířata a vozidla

Detekce objektů běží souběžně s měřením vzdálenosti. Procesor analyzuje zmenšený obraz ze snímače mnohokrát za sekundu a neuronová síť, naučená výrobcem na velkém souboru fotografií, v něm hledá známé tvary. Postupuje od celku k detailu: tělo, hlava, obličej, oko. Když oko zmizí, protože se člověk otočí, sledování se drží hlavy a potom trupu, a jakmile se oko objeví znovu, vrátí se na něj. Tahle hierarchie je hlavní důvod, proč dnešní systémy ztrácejí cíl méně než dřívější sledování podle barvy a vzoru.

Kategorie se u výrobců liší názvem i rozsahem, obvykle jde o lidi, zvířata, ptáky, automobily, motocykly, letadla a vlaky, někdy i hmyz. Síť pracuje jen s tím, co viděla při učení. Na psa a kočku je připravena dobře, u méně obvyklého zvířete nebo u ptáka zezadu si nemusí poradit. Proto bych volbu kategorie nenechával na automatice tam, kde vím, co budu fotografovat: režim zúžený na ptáky nebude přeskakovat na tvář člověka v pozadí.

Rozpoznání samo neostří. Síť jen určí oblast a fázové body pod ní změří vzdálenost. Kde pod rozpoznaným okem žádný použitelný kontrast není, rámeček se sice zobrazí, ale snímek ostrý nebude.

Situace, ve kterých detekce objektů selhává

První skupinu potíží působí světlo. V šeru klesá poměr signálu k šumu na fázových bodech a ostření zpomaluje nebo začne hledat; výrobci proto u každého těla uvádějí nejnižší jas, při kterém autofokus pracuje, a ten platí pro světelný objektiv. V protisvětle je postava tmavou siluetou a scéna naráží na to, co snímač vůbec dokáže zaznamenat – souvislosti vysvětluje článek o tom, jak se měří dynamický rozsah.

Druhou skupinou jsou překážky. Větve před ptákem, pletivo, tráva před zvířetem nebo spoluhráč, který proběhne před sledovaným hráčem, nabídnou fázovým bodům kontrastnější a bližší cíl. Tady pomáhá nastavení, které určuje, jak rychle má sledování reagovat na změnu vzdálenosti. Za sebe bych ho u sportu a zvěře nastavil na pomalejší reakci, protože krátké zakrytí je mnohem častější než skutečná změna cíle.

Třetí případ je malý nebo nejednoznačný objekt. Pták, který zabírá pár procent plochy, nedává síti dost pixelů, a ve skupině lidí systém vybere tvář podle vlastní logiky, obvykle tu nejbližší nebo nejblíž středu. Podle mě je užitečnější mít na tlačítku přepnutí na malou ostřicí zónu než spoléhat, že automatika vybere toho pravého. Malá zóna totiž říká systému, kde má hledat, a detekce uvnitř ní pracuje dál.

Zvláštní potíž nastává při sériovém snímání s elektronickou závěrkou. Postupné čtení snímače deformuje rychle se pohybující objekty a u starších snímačů může omezovat i to, jak často autofokus dostává čerstvá data; podrobnosti jsou v textu o tom, čím se liší rolling shutter a global shutter.

Jak si autofokus nastavit a ověřit před důležitým focením

Průběžné ostření se sledováním a detekcí znamená, že procesor i motory objektivu pracují bez přestávky. Na spotřebě je to znát, a kdo fotografuje celý den akci, měl by počítat s tím, že katalogová výdrž baterie vznikla při úplně jiném způsobu práce.

Doporučuji věnovat půl hodiny zkoušce na motivu, který se podobá tomu, co vás čeká: pes běžící k vám, cyklista na silnici, dítě na hřišti. Fotografujte v sériích, vystřídejte širokou a malou zónu a obě krajní hodnoty citlivosti sledování a pak si snímky projděte při stoprocentním zvětšení. Hledejte, kde přesně ostrost ujela – na pozadí, na bližší předmět, nebo na nos místo oka. Každá z těch chyb má jinou příčinu a jiné nastavení, které ji napraví.

Zdroje

• Dual Pixel CMOS AF – popis technologie, Canon
• Real-time Recognition AF a Real-time Tracking – technické materiály k systému Sony E, Sony
• Referenční příručky fotoaparátů Nikon Z – kapitola o detekci objektů a režimech činnosti zaostřovacích polí, Nikon
• Návody k fotoaparátům řady X – nastavení detekce objektů, Fujifilm
• Understanding Camera Autofocus, Cambridge in Colour